Científico de Datos y Analista de Datos. Diferencias.

Data Analysis VS Data Science - campsite blog

Una de las preguntas típicas que se hacen las personas es: ¿Cuál es la diferencia entre un Analista de Datos y un Científico de datos? O lo que es lo mismo, ¿qué diferencia hay entre Data Analysis y Data Science? Las dos disciplinas se mueven en el mundo de los datos y tienen cosas en común, por eso en este artículo desmenuzaremos varios aspectos de ambas.

Demanda de puestos de Data en las empresas

Cada vez más, las empresas buscan profesionales con habilidades basadas en datos, como análisis, aprendizaje automático e inteligencia artificial. A medida que el mundo depende cada vez más de los datos, tanto los científicos como los analistas de datos tienen una gran demanda con salarios que generalmente superan el promedio nacional.

Profesiones de Data: visión general

El científico de datos va de la mano de la programación, mientras que el analista de datos no toca código. El objetivo de un científico de datos es encontrar patrones en grandes cantidades de datos, estos pueden estar estructurados o no estructurados. En muchas ocasiones, aplica algoritmos de aprendizaje automático. En cambio, el analista de datos es un profesional formado para realizar trabajos de visualización, reportes, análisis estadísticos, etc. Normalmente, necesita mostrar a la organización conclusiones mediante los datos analizados.

El Analista de Datos es un puesto que ya lleva muchos años en el mercado, consiste en analizar los datos mediante una hoja de cálculo o base de datos, analizarlos y presentar conclusiones. Con el pasar del tiempo se descubrió que aplicando programación, se podía procesar una cantidad enorme de datos, limpiarlos, analizarlos, encontrar patrones y además implementar algoritmos que permitieran la predicción de algunos patrones.

Representación gráfica de las habilidades de Data

En este diagrama, podemos ver con más facilidad en qué áreas se solapan las habilidades de datos:

Diagrama Venn Data Analysis Data Science

¿Qué hace un analista de datos?

Un analista de datos normalmente recopila datos para identificar tendencias que ayuden a los equipos a tomar decisiones estratégicas. El Data Analysis se centra en realizar análisis estadísticos para ayudar a responder preguntas y resolver problemas. Un analista utiliza herramientas como SQL para realizar consultas a bases de datos relacionales. También puede limpiar los datos o ponerlos en un formato utilizable, descartando información irrelevante o inutilizable o averiguando cómo lidiar con los datos faltantes.

Los analistas de datos generalmente trabajan como parte de un equipo interdisciplinar para determinar los objetivos de la organización y luego administrar el proceso de extracción, limpieza y análisis. Aunque pueden llegar a utilizar algún lenguaje de programación, suelen estar más familiarizados con herramientas de visualización como Google Data Studio, Power BI o Tableau y técnicas de comunicación para desarrollar y transmitir sus hallazgos.

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¿Qué hace un científico de datos?

Por lo general, un científico de datos estará más involucrado en el diseño de procesos de modelado de datos, creando algoritmos y modelos predictivos. Por lo tanto, los Data Scientist dedican más tiempo a diseñar herramientas, sistemas de automatización y marcos de datos.

Un Data Scientist puede centrarse más en desarrollar nuevas herramientas y métodos para extraer la información que la organización necesita para resolver problemas complejos. También es beneficioso poseer intuición comercial y habilidades de pensamiento crítico para comprender las implicaciones de los datos. Se podrían describir a un especialista en Data Science como alguien que no solo tiene conocimientos matemáticos y estadísticos, sino que también posee las habilidades de un hacker para abordar los problemas de manera innovadora.

Diferencias y similitudes entre científico de datos y analista de datos

Ambas profesiones requieren formación en análisis cuantitativo, estadística y tratamientos de datos.

Un analista de datos puede dedicar más tiempo al análisis de rutina, proporcionando informes con regularidad. Un científico de datos puede diseñar la forma en que se almacenan, manipulan y analizan los datos. En pocas palabras, un analista de datos da sentido a los datos existentes, mientras que un científico de datos trabaja en nuevas formas de capturar y analizar datos para que los utilicen los analistas.

Un analista generalmente trabaja respondiendo preguntas específicas sobre los objetivos de la empresa, mientras que un científico de datos puede trabajar a un nivel más amplio para desarrollar nuevas formas de hacer y responder preguntas importantes.

Aunque cada uno se centra en analizar datos para obtener información útil, su trabajo viene determinado, en gran parte, por las herramientas que utilizan. Los analistas usan bases de datos relacionales, programas de análisis comercial y software estadístico. Los científicos de datos tienden a usar Python, algoritmos, Machine Learning y modelos de Inteligencia Artificial para extraer, manipular y analizar datos.

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Educación y experiencia laboral

Tradicionalmente, ambos perfiles han sido ocupados por profesionales que venían de estudios universitarios relacionados con la estadística. Sin embargo, debido al alcance más amplio de las licenciaturas y a los dilatados tiempos de la universidad, cada vez es más común encontrar gente que ha optado por bootcamps y educación no reglada para entrar en el sector.




Independientemente del camino que quieras escoger, debes tener en cuenta que la alta demanda de profesionales de datos, que en ocasiones es casi imposible de cubrir por las empresas, ha hecho que cada vez más personas decidan cursos de especialización intensivos para entrar en el mercado laboral cuanto antes.